滬深股市網絡輿情相關性研究

在上周文章《上證指數、深證指數相關性研究》中，我們看到上證指數和深證指數之間存在非常強的正相關關系。那么在社交網絡中，滬深股市的網絡輿情又是什么情況？兩者是否也存在類似的關系？為回答這些問題，我們使用企業輿情監測系統識微商情進行進一步的分析。

本報告只用于企業輿情研究，不作為投資參考。

滬深股市網絡輿情分布

下圖為今年2月中旬到5下旬的滬深股市網絡輿情趨勢情況。從圖上看，兩者存在類似之處，但具體相關程度還不好判斷。

為便于分析，我們將兩條曲線放到一個圖表中，如下。

我們以每日輿情增減變化情況為對象進行統計，得到如下的變化率曲線圖。

可以發現，滬深股市輿情在增減變化上非常相似。下面我們對相關性進行度量。

相關性度量

我們繼續使用相關圖和相關系數來進行相關性的度量。相關圖是發現變量之間相關程度和相關形態的有效工具，它為測定相關關系奠定有效基礎。相關系數是最早由統計學家卡爾·皮爾遜設計的統計指標，是研究變量之間線性相關程度的量。比如下圖就是幾種簡單的相關關系。 

我們將今年2月中旬到5下旬三個月的滬深股市網絡輿情變化率形成相關圖。

從相關圖來看，滬深股市網絡輿情之間也存在正相關關系。一般滬市輿情變熱時，深市輿情也會增加，反之類似。

我們使用相關系數進行度量，得到兩者的相關系數值：0.89288。根據與下圖對照，我們可以認為滬深股市網絡輿情之間存在比較強的正相關關系。

使用線性回歸策略，可以得到最佳擬合直線和回歸系數。為便于對比，我們把上證指數和深證指數的相關圖一起附上。

通過以上分析，我們可以了解：滬深股市不但在指數變化上存在非常強的正相關關系。兩者在社交網絡中，相關輿情也存在密切聯系。

無論是我們的實例分析，還是國內外的相關學術研究，都可以證明社交網絡輿情與股市之間存在非常緊密的關系，感興趣的讀者可以通過企業輿情監測系統識微商情對上市企業進行網絡輿情分析，為股市預判提供更多參考。

報告聲明

由于案例抽取、數據收集、評價模型等限制原因，本報告結論僅供參考。

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